如何使用Python在OpenCV中执行图像旋转？

OpenCV 是一款开源计算机视觉库，其中包含众多图像处理算法，广泛应用于计算机视觉领域。在处理图像时，常常需要执行旋转操作。本文将介绍如何使用 Python 和 OpenCV 旋转图像。

1. 基本的图像旋转

在 OpenCV 中，可以使用函数 cv2.getRotationMatrix2D 来获得一个旋转矩阵，再使用函数 cv2.warpAffine 对图像进行旋转操作。

下面给出一个示例，顺时针旋转 45 度：

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread("test.jpg")
rows, cols = img.shape[:2]

M = cv2.getRotationMatrix2D((cols/2,rows/2),45,1)
dst = cv2.warpAffine(img,M,(cols,rows))

cv2.imshow("dst", dst)
cv2.waitKey(0)

解释一下上述代码：

首先，我们使用 cv2.imread 函数读取图片。该函数会将图片解码为一个 NumPy 数组。
获得图片的行数和列数。为了方便，可以使用 Python 的切片语法来获取图像的尺寸。注意，OpenCV 中的图像数组是以行列格式存储的。
使用 cv2.getRotationMatrix2D 函数获得一个旋转矩阵 M。该函数接受三个参数：旋转中心点坐标、旋转角度（顺时针为正）、缩放比例。
使用 cv2.warpAffine 函数对图像进行旋转操作。该函数接受三个参数：源图像、旋转矩阵 M、输出图像大小。在这里，我们将输出图像的大小设为源图像的大小。

2. 已知旋转角度和旋转中心坐标的图像旋转

在上述示例中，我们旋转的中心是图片的中心，旋转角度为 45 度。但有时候，我们需要指定旋转中心的坐标和旋转的角度。

下面给出一个例子，将图片绕着左上角旋转 30 度：

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread("test.jpg")
rows, cols = img.shape[:2]

# 定义旋转中心和旋转角度
M = cv2.getRotationMatrix2D((0, 0), 30, 1)

# 计算旋转后的新坐标
cos = np.abs(M[0, 0])
sin = np.abs(M[0, 1])
new_w = int((rows * sin) + (cols * cos))
new_h = int((rows * cos) + (cols * sin))
M[0, 2] += (new_w / 2) - cols
M[1, 2] += (new_h / 2) - rows

# 执行旋转操作
dst = cv2.warpAffine(img, M, (new_w, new_h))

cv2.imshow("dst", dst)
cv2.waitKey(0)

在上述代码中，我们首先定义旋转中心坐标为 (0, 0)，旋转角度为 30 度，然后计算旋转后图片的新坐标。最后，使用 cv2.warpAffine 函数对图像进行旋转操作。

3. 逆时针旋转 90 度

如果需要对图像进行逆时针方向的旋转操作，可以通过将旋转中心坐标改为图片的左上角，并将旋转角度改为 -90 度来实现。

下面给出一个示例：

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread("test.jpg")

# 获取图片的行数和列数
rows, cols = img.shape[:2]

# 逆时针旋转90度
M = cv2.getRotationMatrix2D((0,0), -90, 1)

# 计算旋转后的新坐标
new_w = rows
new_h = cols
M[0, 2] += new_w
M[1, 2] = new_h

# 执行旋转操作
dst = cv2.warpAffine(img, M, (new_w, new_h))

cv2.imshow("dst", dst)
cv2.waitKey(0)

在上述代码中，我们首先获取图片的行数和列数，然后将旋转中心坐标设为图片的左上角，旋转角度为 -90 度，计算旋转后的新坐标。最后，使用 cv2.warpAffine 函数对图像进行旋转操作。